简介：摘要: 本文提出了一种新的特征提取方法，称为稀疏判别保持投影（Sparse Discriminant Preserving Projection，SDPP）。SDPP首先通过最小化l1正则相关的目标函数来保持数据的稀疏重构关系。然后，利用类别信息构建类内图和类间图。最后，以最大化类间散度与类内散度的比率来寻求最优投影矩阵。在Yale公开人脸数据库上的实验结果表明，利用SDPP特征提取后的分类性能优于经典的CRP和SPP算法。
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